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最近一段时间，整个汽车市场都出现了较大的变化，其中最大的特点就是知名豪车巨头BBA都呈现出不同程度的降价情况，让人不禁想问这些豪车巨头到底怎么了？

基于公开报道以及实际使用感受，他认为 DeepSeek 目前主要通过关键词过滤等方式对输出内容安全进行控制。但是，如何更好地保障内容的安全生产对于上下游的应用依旧十分重要。因此，他和团队将针对模型的价值观对齐开展研究，以便提升模型的自我监管能力，争取能在更大程度上降低偏见内容和有害内容的输出。，昆明海埂大坝的红嘴鸥去哪儿了？记者实地探访

也就是说，LIPO封装能让边框变窄，但也不容易造成丢失触控信号和减弱传输速度的情况，在游戏、快速滑动等高灵敏触控场景里，保持一定的稳定性。

印度还需要中国的熟练工人指导，中国人拿不到签证，即使个别中国人拿到，也担心遭到印度政府莫须有逮捕，不太愿前往印度。成品率大幅下降。

2011年，赵爽首次拿到了WCBA总冠军，同年也入选了国家队，拿到了亚锦赛的冠军。2012年，赵爽迎来了职业生涯的高光时刻，代表中国女篮征战伦敦奥运会，拿到了第六名的好成绩。此后，她又帮助内蒙古女篮拿到了WCBA的总冠军。

据“光明网”报道，美国海军向职员发送警告信，要求其工作人员不得使用DeepSeek模型。同时，美国众议院首席行政事务官向国会办公室发出通知，警告国会办公室不要使用中国的人工智能应用DeepSeek（深度求索）的服务。

DeepSeek 并没有“用 600 万美元做到美国 AI 公司花费数十亿美元才能实现的事情”。以 Anthropic 为例，Claude 3.5 Sonnet 是一个中等规模的模型，训练成本达 数千万美元，远不是数十亿美元级别。 并且，Claude 3.5 Sonnet 训练于 9-12 个月前，而 DeepSeek 的模型训练于 2023 年 11 月至 12 月，即便如此，Claude 3.5 Sonnet 在多个关键评估中仍明显领先。 DeepSeek 的训练成本并未突破行业趋势。如果成本曲线下降的历史趋势是每年约 4 倍，那么按照正常业务发展——即 2023 年和 2024 年的成本下降趋势——我们现在应该会看到一个比 3.5 Sonnet/GPT-4 便宜 3 到 4 倍的模型。 然而，DeepSeek-V3 的性能比这些美国前沿模型差一些——假设在扩展曲线上差约 2 倍，这已经是对 DeepSeek-V3 相当慷慨的估计了——这意味着，如果 DeepSeek-V3 的训练成本比一年前开发的美国当前模型低约 8 倍，那其实完全符合正常趋势。 我虽不便给出确切数字，但从前面的分析可以看出，即使接受 DeepSeek 的训练成本数据，他们也只是处于趋势线上，甚至可能还未完全达到。 比如，这比原始 GPT-4 到 Claude 3.5 Sonnet 的推理价格差异（10 倍）要小，而且 3.5 Sonnet 本身也是一个比 GPT-4 更好的模型。这些都表明，DeepSeek-V3 并非独特的突破，也没有从根本上改变 LLM 的经济性，它只是持续成本降低曲线上一个预期的点。 不同的是，这次第一个展示预期成本降低的公司是中国的，这在以往从未有过，具有重大的地缘政治意义。不过，美国公司很快也会跟上这一趋势——他们不会通过抄袭 DeepSeek 来实现成本降低，而是因为他们自身也在沿着常规的成本降低趋势发展。 DeepSeek 不是第一个实现成本优化的公司，但它是第一个来自中国的公司。这一点在地缘政治上意义重大。但同样，美国 AI 公司也会很快跟进——并不是通过抄袭 DeepSeek，而是因为它们本就沿着同样的技术路线前进。